Wprowadzenie – rok, który zdefiniował przyszłość twórczości cyfrowej

Nieuchronnie zbliżamy się razem do końca kolejnego roku. Rok 2025 był jednym z najbardziej dynamicznych i przełomowych pod kątem relacji: prawo autorskie ↔ sztuczna inteligencja ↔ nowe technologie. To właśnie w 2025 r. nastąpił moment, w którym świat prawny zaczął realnie doganiać rozwój generatywnej AI. Legislatorzy europejscy, amerykańscy i azjatyccy wprowadzali regulacje, które mają uporządkować rynek, zaś sądy – po raz pierwszy na taką skalę – zaczęły rozstrzygać spory dotyczące:

• legalności trenowania modeli AI na utworach chronionych,
• odpowiedzialności za naruszenia generowane przez modele,
• statusu „autorstwa” w przypadku treści stworzonych przy udziale AI,
• prawa do danych, które modele wykorzystują,
• wynagrodzeń dla twórców za używanie ich dorobku w modelach.

W tym artykule przeanalizuję najważniejsze wydarzenia roku 2025, omówię ich skutki oraz wskażę, co było największym sukcesem, a co największą porażką prawa w obszarze AI.

1. Wyrok, który wstrząsnął Europą: GEMA vs OpenAI

W czerwcu 2025 r. niemiecki sąd (Landgericht Berlin) wydał jeden z najgłośniejszych wyroków dotyczących praw autorskich i AI. Organizacja zbiorowego zarządzania GEMA pozwała OpenAI za wykorzystywanie chronionych tekstów piosenek w procesie trenowania modeli językowych, bez uzyskania licencji.

1.1. Najważniejsze tezy wyroku

Sąd potwierdził, że:

1. Trenowanie modeli AI może naruszać prawa autorskie, nawet jeśli dzieje się to w sposób zautomatyzowany.
2. Wykorzystanie chronionych tekstów piosenek w datasetach wymaga licencji, a TDM (text and data mining) nie daje nieograniczonego prawa do ich używania.
3. OpenAI musi ujawnić część informacji o danych treningowych, w tym o utworach, które mogły zostać wykorzystane — co jest ogromnym precedensem.
4. Użytkownik, który generuje teksty „podobne do” chronionych utworów, nie ponosi odpowiedzialności, o ile nie zleca kopiowania. Odpowiedzialność leży po stronie dostawcy modelu.

1.2. Dlaczego wyrok jest przełomowy?

• To pierwszy przypadek w UE, gdzie sąd realnie stwierdził, że trening AI może naruszać prawa autorskie.
• Otwiera drogę do licencji zbiorowych dla AI – podobnych do licencji radiowych, streamingowych i reprograficznych.
• Twórcy dostali silny argument, że ich prace nie mogą być „po cichu” wykorzystywane przez duże modele.
• Firmy AI będą musiały albo:
  • płacić za dane,
  • albo tworzyć modele rzeczywiście open-source (trening z materiałów w pełni legalnych).

1.3. Co dalej?

Wyrok będzie miał konsekwencje w:

• negocjacjach UE – Big Tech o licencjonowanie datasetów,
• sporach fotografów i grafików o wykorzystywanie ich prac w modelach generujących obrazy,
• praktyce dostawców modeli, którzy będą musieli dokumentować dataset (data provenance).

2. AI Act wchodzi w życie i… tworzy chaos interpretacyjny

Rok 2025 to pierwszy pełny rok obowiązywania AI Act – przełomowej regulacji UE dotyczącej sztucznej inteligencji. Celem było zapewnienie bezpieczeństwa, przejrzystości i poszanowania praw podstawowych.

A jednak – wielu prawników zgodzi się z jednym: AI Act nie rozwiązuje nawet połowy problemów dotyczących praw autorskich.

2.1. Największa luka: niepełne uregulowanie kwestii trenowania AI

AI Act wprowadza obowiązki dokumentacyjne, wymogi przejrzystości czy zakazy dla niebezpiecznych systemów. Natomiast:

❌ nie rozstrzyga jednoznacznie, czy trenowanie modelu na utworach chronionych jest legalne,

❌ nie tworzy systemu wynagrodzeń dla twórców,

❌ nie rozwiązuje problemu „copyright laundering” (modele uczą się na skradzionych treściach).

2.2. W rezultacie mamy w UE:

• AI Act, który chroni użytkowników, ale nie twórców.
• Dyrektywę DSM (2019) dotyczącą TDM – nieprzystającą do realiów generatywnej AI.
• Sądy, które zaczynają wydawać własne interpretacje (np. GEMA vs OpenAI).

2.3. Wniosek

Szereg przepisów AI Act będzie wymagał „łatki 2.0”. Jest to niewątpliwie obszar, który w 2026 r. będzie kluczowy.

3. USA: przełom w sprawie The New York Times vs OpenAI

W 2025 r. toczyły się kluczowe boje prawne w USA. Najważniejszym z nich była sprawa NYT vs OpenAI i Microsoft.

3.1. Główne zarzuty NYT

• modele GPT miały powtarzać fragmenty artykułów NYT,
• OpenAI miało trenować na treściach chronionych paywallem,
• Microsoft miał czerpać korzyści, integrując modele w Bing i Copilot.

3.2. Co przyniósł rok 2025?

W 2025 roku sąd nie wydał jeszcze ostatecznego wyroku, ale:

• potwierdził możliwość dochodzenia naruszeń,
• dopuścił dowody wskazujące na „znaczny stopień zapamiętywania treści przez modele”,
• zmusił OpenAI do ujawnienia części procesu treningowego.

Przede wszystkim jednak:

3.3. Amerykański sąd zasugerował, że TDM (fair use) nie jest bezgraniczne

To jest absolutny game-changer.

Do tej pory firmy AI zakładały, że mogą trenować modele praktycznie na wszystkim, powołując się na fair use.

Sąd wskazał, że:

• skala i sposób użycia danych może wykluczać fair use,
• wykorzystywanie paywallowanych treści to naruszenie praw autorskich,
• modele, które potrafią odtworzyć utwór w sposób zbliżony do oryginału, mogą powodować odpowiedzialność.

4. OpenAI i „syntetyczna wokalistyka” – kryzys, który zmieni branżę muzyczną

W 2025 r. duży rozgłos wywołały kontrowersje związane z generowaniem:

• muzyki,
• wokali przypominających prawdziwych artystów,
• remiksów na podstawie chronionych nagrań.

4.1. Powód: modele zbyt dobrze kopiują styl

Nie chodzi o słynne „AI Patsy Cline” czy „AI Beatles”, lecz o sytuacje, w których modele:

• imitują głos konkretnego artysty,
• odtwarzają charakterystyczne elementy stylu,
• generują teksty piosenek przypominające oryginały,
• tworzą „utwory” nierozróżnialne od materiałów referencyjnych.

4.2. Reakcja branży

• Organizacje praw autorskich zaczęły masowo pozywać firmy AI (GEMA, SACEM, BMI).
• Pojawiła się propozycja „prawa do głosu” – analogicznego do prawa do wizerunku.
• W UE rozpoczęto dyskusje o wprowadzeniu:
  • obowiązkowych licencji dla AI generującej muzykę,
  • funduszu repartycyjnego dla artystów,
  • zakazu trenowania na nielegalnych kopiach nagrań.

5. Dynamiczny rozwój watermarkingu – znakowanie treści generowanych przez AI

AI Act wprowadził obowiązek oznaczania treści generowanej przez AI w niektórych zastosowaniach. W efekcie branża zaczęła intensywnie rozwijać technologie:

• watermarków cyfrowych,
• podpisów kryptograficznych,
• narzędzi do wykrywania AI-generated content.

5.1. Najważniejsze osiągnięcia 2025

• Google SynthID 2.0 – wersja odporna na kompresję i filtry.
• Meta Invisible Signature System – znak wodny trwale zapisany w strukturze obrazu.
• Stabilny watermark OpenAI dla audio i video, prawdopodobnie wejdzie do GPT-6.

5.2. Problem: watermarking często nie działa w praktyce

Badania z 2025 r. pokazują, że watermark:

• można łatwo zniszczyć małą zmianą treści,
• bywa niewidoczny w przypadku recyklingu treści,
• nie chroni twórców przed kopiowaniem stylu.

6. „Unmemorization” – AI uczy się… zapominać?

Najbardziej obiecującą technologią 2025 r. okazały się metody usuwania zapamiętanych danych z modeli AI.

6.1. Dlaczego to ważne?

Bo jeden z największych problemów generatywnej AI to fakt, że modele:

• zapamiętują fragmenty chronionych utworów,
• generują je ponownie na żądanie użytkownika,
• mogą ujawniać dane prywatne,
• „wypuszczają” teksty z datasetu w postaci odpowiedzi.

6.2. Wyniki badań 2025

Praca Obliviate: Efficient Unmemorization for LLMs pokazała, że możliwe jest:

• usunięcie części danych z modelu bez retrainingu,
• redukcja ryzyka naruszeń praw autorskich,
• zachowanie jakości modelu.

Jeśli technologia dojrzeje, może stać się:

➡ nowym standardem zgodności AI z prawem autorskim,

➡ kluczowym wymogiem compliance w UE i USA.

7. Narastający problem: AI i naruszenia czyjegoś stylu

Coraz głośniejsza staje się kwestia:

czy styl artystyczny jest chroniony prawem autorskim?

W 2025 r. nie ma jednoznacznej odpowiedzi, ale:

• w USA zapadły pierwsze pozwy o „style mimicking”,
• w Europie trwa debata o wprowadzeniu sui generis prawa do stylu,
• AI zaczęła generować grafiki tak podobne do oryginałów, że trudno odróżnić jedne od drugich.

To jedno z najbardziej kontrowersyjnych zagadnień, które będzie dominować w 2026 r.

8. Deepfake’i i prawo do wizerunku: największa porażka regulacyjna 2025 roku

Rok 2025 był rokiem eksplozji:

• realistycznych deepfake’ów,
• syntetycznych awatarów,
• klonowania głosu,
• fałszywych nagrań politycznych,
• oszustw „na głos córki/syna”.

8.1. Prawo nie nadąża

Mimo kilku inicjatyw:

• brak jednolitego prawa UE o deepfake’ach,
• brak jasnej definicji „syntetycznego głosu”,
• brak systemu zgłaszania i szybkiego blokowania fałszywych materiałów,
• prawo karne jest stosowane fragmentarycznie.

W porównaniu z innymi obszarami – to największa porażka roku.

9. Najciekawsze interpretacje i stanowiska organów w 2025 r.

9.1. EDPB (Europejska Rada Ochrony Danych)

Wydała stanowiska dotyczące:

• używania danych osobowych w treningu AI,
• oceny ryzyka profilowania,
• zakazu trenowania na danych wrażliwych bez podstawy prawnej.

Kluczowy wniosek:

AI nie może być trenowana na danych osobowych bez bardzo mocnego uzasadnienia.

9.2. Urzędy patentowe

• USPTO oraz EPO w 2025 r. potwierdziły, że twórcą wynalazku nie może być AI.
• AI może być narzędziem, ale nie osobą.

9.3. Trybunał Sprawiedliwości UE

Choć nie wydał w 2025 r. dużego wyroku wprost o generatywnej AI, to w kilku sprawach:

• podkreślił znaczenie ochrony twórców,
• zaostrzył interpretację wyjątku TDM,
• wskazał, że prawo autorskie musi być interpretowane celowo.

10. Największe SUKCESY roku 2025 – ranking

1. Wyrok GEMA vs OpenAI

Bez wątpienia najważniejsze wydarzenie roku.

Po raz pierwszy sąd wprost stwierdził, że trening AI może naruszać prawa autorskie.

2. Rozwój technologii unmemorization

To realne rozwiązanie problemu zapamiętywania datasetów przez modele.

3. Wzrost świadomości wśród twórców i firm

2025 to rok, w którym rynek zrozumiał, że AI nie działa w próżni regulacyjnej.

4. Jasne stanowisko USA o granicach fair use

To jedna z kluczowych zmian w globalnej interpretacji prawa autorskiego.

11. Największe PORAŻKI roku 2025 – ranking

1. Brak całościowej regulacji deepfake’ów

W obliczu masowych nadużyć, przepisy są niewystarczające.

2. AI Act nie rozwiązuje problemów praw autorskich

Choć postępowy, pozostawia kluczowe kwestie „w zawieszeniu”.

3. Brak przejrzystości datasetów

Mimo wielu deklaracji, firmy AI nadal nie ujawniają pełnych list danych.

4. Chaos w prawie do stylu

Twórcy są bezbronni wobec kopiowania stylu przez modele.

Wnioski końcowe – jaki był rok 2025?

Rok 2025 można podsumować jako:

🔹 rok przełomowy, jeśli chodzi o pierwsze realne starcia twórców z AI,

🔹 rok błędów i niedopowiedzeń w regulacjach,

🔹 rok technologii, które mogą faktycznie pomóc twórcom,

🔹 rok najważniejszych wyroków w historii generatywnej AI.

Największy plus?

➡ Sądowe potwierdzenie, że twórcy mają prawa, a AI nie stoi ponad prawem.

Największy minus?

➡ Deepfake’i, które wymknęły się spod kontroli, oraz brak kompleksowych przepisów chroniących wizerunek i głos.

Rok 2026 zapowiada się jeszcze ciekawiej – czeka nas debata o:

• opłatach licencyjnych dla AI,
• prawie do stylu,
• nowelizacji AI Act,
• globalnym standardzie dataset transparency,
• reformie TDM.